FUNDAMENTOS DA ESTATÍSTICA

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FUNDAMENTOS DA ESTATÍSTICA
Unidade 1: 
O QUE É A ESTATÍSTICA?
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INTRODUÇÃO
A palavra estatística provém da expressão em latim “statisticum collegium”, que significa um conselho de estado. Desde a antiguidade, os governos têm se interessado por informações sobre suas populações e riquezas, tendo em vista, principalmente, as questões militares e tributárias. Assim, civilizações antigas faziam levantamentos sobre suas populações através da coleta e da apresentação de dados quantitativos, que eram de interesse do estado.
No Antigo Egito, por exemplo, o faraó realizava uma excursão bienal em todo o reino para fazer a cobrança de receitas fiscais dos seus súditos. Já na Grécia, foi instituído o tributo administrado pelo Estado de uma forma muito semelhante da que conhecemos hoje. Com base nos impostos recolhidos e no trabalho escravo, os gregos se tornaram uma das maiores civilizações do mundo.
Mas será que a coleta e apresentação de dados quantitativos citados é o que entendemos por Estatística hoje?
Em meados do século XVlll, o alemão Gottfried Achenwall difundiu o termo Estatística como sendo a ciência da constituição do Estado, ou seja, a ciência dos recenseamentos (levantamento de dados referentes ao conjunto de pessoas) dos constituintes do Estado.
Apesar de Achnwall ser o pai da palavra Estatística (Statistik - Alemão), o que ele entendia como estatística difere do conceito atual, pois ele se preocupava com a descrição das características sócio-político-econômicas dos diferentes estados.
Na atualidade, a Estatística é considerada multidisciplinar uma vez que pode ser aplicada em praticamente todas as áreas do conhecimento humano, como: Agricultura, Farmácia, Educação, Economia e várias outras. Na verdade, dificilmente encontraremos alguma área do conhecimento que não conseguimos aplicar a Estatística.
Enfim, vamos saber o que é estatística:
Estatística
É um campo do estudo centrado na produção de metodologia para coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados bem como na obtenção de conclusões válidas e na tomada de decisões razoáveis baseadas em tais análises.
No Brasil, a Estatística tem sua história associada a história do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), cujas raízes foram fincadas ainda durante o império.
Saiba mais sobre a História da Estatística no Brasil
O QUE É A ESTATÍSTICA?
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Mas qual é a utilidade da estatística para nós hoje?
Uma das utilidades é a apresentação de dados de uma pesquisa de forma sintetizada, através de tabelas e gráficos. 
Além disso, é importante saber como interpretar os dados apresentados.
EXEMPLO 1
Em 2009 foi feita uma pesquisa pelo Comitê Gestor da Internet (CGI) sobre a velocidade de conexão à internet utilizada em domicílios no Brasil. Veja os gráficos abaixo:
Uma vez que você saiba como interpretar cada gráfico, facilmente se conclui o resultado da pesquisa:
· 34% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet de até 256 Kbps.
· 20% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet entre 256 Kbps e 1 Mbps.
· 15% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet de 1 Mbps a 2 Mbps.
· 5% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet entre 2 Mbps a 4 Mbps.
· 1% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet de 4 Mbps a 8 Mbps.
· 1% dos domicílios pesquisados têm velocidade da internet acima de 8 Mbps.
· 24% dos domicílios não sabem a velocidade da internet (ou por, de fato, não saberem a velocidade ou por não terem respondido a pesquisa).
No dia a dia, somos bombardeados por informações de revistas, jornais, rádios, entre outros. Mas para que serve tanta informação se não sabemos como interpretá-la?
Acontece que grande parte dessas informações são coletadas através de pesquisas estatísticas, veja outros exemplos abaixo:
EXEMPLO 2
O G1(Portal de notícias brasileiro mantido pelo grupo Globo) disponibilizou um gráfico, elaborado em 30/08/2016, apresentando uma pesquisa feita sobre a taxa de desemprego por país.
Fonte: Austin Rating 
EXEMPLO 3
De acordo com IBGE, a evolução da população residente no Brasil é descrita segundo o seguinte gráfico:
Fonte: Censo 2010/IBGE.
Consegue perceber a utilidade e importância da estatística no seu dia a dia?
A todo momento, se você buscar se informar, você terá acesso a informações estatísticas, e nesse curso buscaremos te preparar para receber e interpretar essas informações.
Mas antes, precisamos entender alguns fundamentos estatísticos que estão por trás desses gráficos que utilizamos para descrever e apresentar os dados obtidos numa pesquisa. 
No próximo Slide vamos fazer a divisão da Estatística em dois grupos: Descritiva e Indutiva.
O QUE É A ESTATÍSTICA?
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O nosso curso de Estatística tem como objetivo estudar aquilo que definimos como Estatística descritiva e Estatística indutiva. Esperamos que você as entenda e saiba como utilizá-las no seu dia a dia. Tenha um ótimo curso!
A DIVISÃO DA ESTATÍSTICA
Para entender como a Estatística descritiva se diferencia da Estatística indutiva, vamos a seguinte situação:
Pedro é um professor de matemática e leciona em três turmas de 3°ano do ensino médio, turma A, turma B e turma C.
Durante a manhã, Pedro aplicou uma prova para as três turmas e tirou o resto da tarde para corrigir as provas dos alunos da turma A. No fim da tarde, ele finalizou a correção dessas provas e fez a média das notas dos alunos da turma.
A média da turma A é um exemplo de estatística descritiva e será utilizada para resumir ou descrever o desempenho da turma A na prova aplicada. Mas para Pedro fazer essa descrição da turma, ele antes coletou as notas dos alunos, pensou em como organizar essas notas (tabela de notas), calculou a média dos alunos e analisou o resultado obtido.
Isso permitirá ao professor Pedro, interpretar o desenvolvimento da turma A com relação às provas anteriores, além de estudar o rendimento dessa turma durante o ano letivo, pensar em outras maneiras de avaliações para seus alunos e, até mesmo, pensar como serão suas futuras aulas, buscando uma melhora no entendimento dos alunos.
Por meio dessa situação apresentada acima, conseguimos entender o que a estatística descritiva nos propõe:
Estatística Descritiva:
Envolve conceitos e métodos para coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados obtidos de uma amostra ou população. 
Por outro lado, se Pedro sabe a média de uma parte de seus alunos do 3°ano, ou seja, se ele sabe a média dos alunos da turma A, quando ele for utilizar essa média conhecida como estimativa (avaliação ou cálculo que servirá como uma suposição) para o valor da média de todos os seus alunos do 3° ano (incluindo as turmas B e C), ele estará fazendo o que chamamos de indução.
Essa indução, juntamente com processos de estimativa, é uma característica da outra parte da estatística, a estatística indutiva ou inferencial.
Estatística Indutiva:
propõe processos para estimar informações sobre uma população a partir de resultados de uma amostra dessa população. (slide3)
Mas afinal, o que são população e amostra?
População:
É um conjunto completo de todos os elementos a serem estudados, desde que tenham uma característica em comum. 
A população pode ser:
Finita:
Quando o número de elementos a observar podem ser contados e sabemos dizer quantas unidades são.
Voltando à situação inicial, se Pedro for estudar as notas de todos seus alunos do 3° ano, todos esses alunos são um exemplo de população, ou seja, todos os alunos da turma A, da turma B e da turma C formam, juntos, uma só população.
Mais do que isso, também podemos dizer que é uma população finita, pois a quantidade de alunos nessa população pode ser contada, e se somarmos a quantidade de alunos de cada turma (A, B e C) teremos a quantidade de elementos (alunos) dessa população.
Exemplos de populações finitas:
· Alunos matriculados nas escolas públicas de Curitiba.
· Aparelhos celulares dos alunos da turma B de Pedro.
· Produtos fabricados numa empresa.
· Alunos que se matricularam na disciplina“Estatística” na Universidade Federal de Goiás, em 2010.
· O conjunto {1,2,3,4,5}.
· O conjunto de letras do alfabeto.
· O conjunto de dias da semana.
Além de finita, a população também pode ser:
Infinita:
Quando não sabemos dizer quantos elementos são, ou quando os elementos da população não podem ser contados.
Exemplos de Populações infinitas:
· Animais no planeta Terra.
· Habitantes do estado de São Paulo.
· Habitantes do planeta Terra.
· Árvores plantadas no Brasil.
· População de bactérias.
· População de vírus.
· O conjunto dos números naturais.
· O conjunto dos números inteiros.
· O conjunto dos números reais.
Perceba que, em algumas ocasiões, não conseguimos fazer o levantamento de dados de toda a população.
No caso do exemplo da população do 3°ano do professor Pedro, existe uma quantidade baixa de integrantes e, assim, conseguimos fazer o levantamento de dados de todos eles.
Mas e se nossa população fosse de todos os alunos matriculados no 3°ano no Brasil?
O Brasil conta com milhares de escolas e milhões de alunos matriculados no 3°ano. Desse modo, seria trabalhoso, tomaria muito tempo e seria financeiramente inviável fazer o levantamento de dados desse tipo de população.
Mas ainda assim, temos como fazer o estudo dessa população, através do que chamamos de amostra representativa da população.
Amostra:
É um subconjunto de elementos extraídos de uma população.
Veja a figura abaixo:
Exemplos de amostras:
Considerando a população “alunos matriculados nas escolas públicas de Curitiba”, podemos pegar uma escola pública de Curitiba que chamaremos de escola A e dizer que os “alunos matriculados na escola A” são uma amostra da população colocada.
Pensando agora na população do Estado de São Paulo, os habitantes do município de Campinas são um exemplo de amostra.
Se considerarmos os alunos do 3° ano de Pedro enquanto uma população, podemos pegar, por exemplo, os alunos da turma A e dizer que essa turma é uma amostra, pois os alunos da turma A fazem parte da população total, ou seja, eles formam um subconjunto de alunos extraídos da população.
Da mesma maneira, dizemos que as turmas B e C também são amostras da nossa população escolhida.
Já naquela outra situação em que a população são todos os alunos matriculados no 3°ano no Brasil, ao considerarmos os alunos do 3°ano de Pedro, eles são um exemplo de amostra, pois estão matriculados no 3°ano e, portanto, fazem parte da população.
Mas será que essa amostra (alunos do 3°ano de Pedro), representa a população (todos os alunos matriculados do 3°ano)?
Lembre-se que, estamos tentando tirar conclusões sobre uma população muito grande e a pergunta acima, no fundo, está nos questionando o seguinte:
Se fizermos, por exemplo, a média das notas da nossa amostra escolhida (alunos do 3°ano de Pedro), podemos utilizar essa média como estimativa para a média de toda a população, ou seja, de todos os alunos de 3° ano do Brasil?
Precisamos então, nos certificar como essa amostra (alunos do 3°ano de Pedro) foi coletada.
Bom, existem técnicas de coleta de amostras representativas da população e a essa técnica damos o nome de Amostragem:
Amostragem:
É uma técnica especial usada para recolher amostras que garantem o acaso na escolha, de modo a garantir à amostra o caráter de representatividade
Garantir o acaso na escolha da amostra é garantir que a escolha da amostra seja feita de forma aleatória (sem que haja uma maior chance de uma amostra ser escolhida em relação a outra).
Conheça os principais tipos de técnica de coleta de amostra representativa:
Amostragem casual simples ou aleatória simples:
Consiste na retirada de elementos ao acaso da população, ou seja, consiste em selecionar a amostra através de um sorteio. Dessa maneira, todos os elementos da população terão igual probabilidade de serem escolhidos. 
Ao girar uma roleta de bingo, por exemplo, qualquer bolinha tem mesma chance de cair.
Pensando a roleta como uma forma de coleta de elementos e as bolinhas como elementos da população, se você for girando a roleta, estará obtendo, um a um, elementos de forma aleatória para sua amostra.
A urna funciona de forma bem semelhante a roleta: serão misturados os elementos e, em seguida, retirados um a um, compondo sua amostra.
Se preferir utilizar algum software, o Excel é uma opção, pois ele gera tabelas de números aleatórios. Assim, cada elemento de sua população será representado por um número e poderá ser gerado um de cada vez, porém de forma muito mais rápida que as anteriores.
Amostragem sistemática:
É utilizada quando a população está naturalmente ordenada, como listas telefônicas, fichas de cadastramento etc. 
Imagine que em uma empresa existam 30 funcionários e que ao chegarem na empresa, eles assinassem seus nomes em uma lista de acordo com a ordem de chegada. Assim, temos uma lista ordenada com 30 funcionários.
Para criarmos uma amostra de forma sistemática de, por exemplo, 5 pessoas fazemos o seguinte:
Passo 1
Divida o número de funcionários (30) pelo tamanho da amostra (5):
30/5=6
Passo 2
Selecione aleatoriamente um número de 1 á 6. Por exemplo, tirei numa urna o número 4
. Esse será seu primeiro número da amostra.
Passo 3 
Some o número obtido no 1°passo com o número obtido no 2°passo:
6+4=10
Esse será o segundo número da sua amostra.
Passo 4
Some o número obtido no 1°passo com o número obtido no 3°passo:
(10+6=16)
Esse será o terceiro número da sua amostra.
Passo 5
Repita o processo até obter o último número (no nosso caso é o 5°número) de sua amostra (28).
4,10,16,22,28
Dessa forma criamos uma amostra da população, onde os integrantes são:
4°,10°,16°,22°e 28°
Da lista ordenada dos 30 funcionários.
Basicamente, o que fizemos foi dividir os 30 funcionários em 6 grupos:
(1°ao 5°),(6°ao 10°),(11°ao 15°),
(16°ao 20°),(21°ao 25°),(26°ao 30°)
Após isso, escolhemos aleatoriamente um número no primeiro grupo, ou seja, um número de 1 a 5 (por exemplo o 4).
Desse modo, coletamos aleatoriamente o 4° funcionário para ser o nosso primeiro funcionário para a amostra de 5 funcionários.
Em seguida, fomos coletando os funcionários, simplesmente somando a quantidade de grupos (6) ao número do funcionário selecionado, veja:
4+6=10
Assim, o nosso segundo funcionário para a amostra é o 10º.
O terceiro funcionário será obtido somando 6 a 10, ou seja, o 16° funcionário é o nosso terceiro elemento da amostra.
Somando:
6+16
Temos o quarto funcionário da amostra (22°)
E o quinto é o:
6+22=28°
funcionário
Amostragem estratificada:
É composta por elementos provenientes da divisão da população em subgrupos denominados estratos como, por exemplo, sexo, renda, bairro onde reside etc.
Basicamente, fazemos a divisão da população em estratos e depois retiramos uma amostra de cada estrato.
Quando a coleta é feita de maneira proporcional, a amostragem é chamada de estratificada proporcional.
EXEMPLO
Vamos pensar numa população com 1000 universitários, onde 70% são alunos da área de humanas, 20% biológica e 10% exatas. 
Se desejamos coletar uma amostra com 500 dos 1000 universitários para fazer uma determinada pesquisa, utilizando a amostragem estratificada proporcional, precisamos considerar essa proporção dos estratos (humanas - 70%, biológicas 20% e exatas 10% ).
Desse modo, a amostra terá 70% de 500 alunos de humanas (coletados aleatoriamente), 20% de 500 sendo alunos de biológicas (coletados aleatoriamente) e 10% de 500 sendo alunos de exatas (coletados aleatoriamente):
350 de humanas + 100 de biológicas + 50 de exatas = 500 alunos na amostra.
Você também pode fazer a coleta dos 500 alunos, que se utiliza da amostragem estratificada, sem levar em conta a proporção. Veja abaixo:
· Dos 700 alunos de humanas vamos selecionar, aleatoriamente, 400 alunos. 
· Dos 200 alunos de biológicas vamos selecionar, aleatoriamente, 75 alunos. 
· Dos 100 alunos de exatas vamos selecionar, aleatoriamente, 25 alunos. 
· 400 alunos de humanas + 75 alunos de biológicas + 25 alunos de exatas = 500 alunos para nossa amostra. 
Dessa maneira, levamos em conta os extratos, mas não seguimos a proporçãoque existia nos extratos.
· 400 alunos de humanas correspondem a 80% dos 500 alunos.
· 75 alunos de biológicas correspondem a 15% dos 500 alunos.
· 25 alunos de exatas correspondem a 5% dos 500 alunos.
Portanto, utilizamos a amostragem estratificada sem levar em conta a proporção existente na população (70% - 20% - 10%)
Amostragem por conglomerado:
Na amostragem por conglomerado, começamos dividindo a área da população em seções ou conglomerados. Em seguida, escolhemos aleatoriamente algumas dessas seções e, por fim, tomamos todos os elementos dessas seções.
Vamos pensar nessa situação para entender a amostragem por conglomerado:
Faremos uma pesquisa num determinado bairro com 100 casas e ao invés de sair entrevistando todos os integrantes de cada casa, vamos numerar de 1 à 100 cada casa e sortear 15 casas para entrevistar:
Resultado hipotético do sorteio: 
37, 41, 15, 26, 2, 12, 19, 98, 74, 3, 9, 45, 11, 66, 84.
Cada uma das 100 casas é um conglomerado e coletamos, aleatoriamente, 15 desses conglomerados para entrevistar seu integrantes. Os integrantes desses 15 conglomerados (casas) formarão nossa amostra.
Voltando a pergunta:
Mas será que essa amostra (alunos do 3°ano de Pedro), representa a população (todos os alunos matriculados do 3°ano)?
Os alunos do 3° ano de Pedro formam uma amostra que não foi coletada de maneira aleatória.
Simplesmente utilizamos de uma amostra que já conhecíamos seus dados. Assim, seria tendencioso utilizar os alunos do 3° de Pedro como amostra representativa.
Outro exemplo de amostragem tendenciosa.
EXEMPLO
Imagine que um aluno vá fazer uma pesquisa sobre pessoas que tem cabelo liso em uma escola. Seria conveniente para esse aluno, por exemplo, coletar somente os dados dos alunos de sua turma e a partir disso concluir sua pesquisa, porém, o resultado da pesquisa na escola, seguiria uma tendência da turma desse aluno.
Basicamente o que o aluno fez foi coletar informações sobre os alunos que estavam em seu alcance imediato (os alunos de sua classe), não tendo nenhuma preocupação com o caráter aleatório da amostra.
Portanto, dizemos que a amostragem usada na pesquisa do alunos 3°ano e na pesquisa sobre o tipo de cabelo liso é uma amostragem tendenciosa.
E então, o que me diz? Ficou claro os conceitos de população, amostra e amostragem?
ATIVIDADE
1-Num estudo sobre o número de irmãos dos alunos de uma escola com 1000 alunos, foi feita uma entrevista com 60 alunos dessa escola. Qual é a população em estudo e a amostra escolhida respectivamente?
· a Irmãos dos 1000 alunos da escola e os 60 alunos entrevistados.
· b Os 1000 alunos da escola e os 60 alunos entrevistados.
· c Os 1000 alunos da escola e os irmãos dos 60 alunos entrevistados.
· d Irmãos dos 1000 alunos da escola e os irmãos dos 60 alunos entrevistados.
· e Os 60 alunos entrevistados e os 1000 alunos da escola.
Questão 2 de 5
Considere as populações abaixo:
· Pacientes de um hospital no dia 01/05/2018
· População do Rio de Janeiro
· O conjunto {3, 7, 9, 11, 13, 17}
· O conjunto dos números Pares {0, 2, 4, 6, 8, 10, ...}
· Animais de um determinado zoológico
As populações acima são classificadas como:
· a Finita, infinita, infinita, finita, finita
· b Finita, finita, finita, infinita, finita
· c Finita, infinita, finita, infinita, finita
· d Infinita, infinita, finita, infinita, finita
· e Infinita, finita, infinita, finita, finita
Questão 3 de 5
Um cabo eleitoral escreve o nome de cada senador dos EUA em cartões separados, os mistura e extrai 10 nomes.
Qual é o tipo de amostragem utilizada para a coleta de nomes acima?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d.Por conglomerado
· e Por conveniência
Questão 4 de 5
Um psicólogo da Universidade de New York faz uma pesquisa sobre todos os estudantes de cada uma das 20 turmas selecionada aleatoriamente. 
Qual é o tipo de amostragem utilizada acima?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d Por conglomerado
· e. Por conveniência
Questão 5 de 5
O gerente comercial da America Online testa uma nova estratégia de vendas selecionando aleatoriamente 250 consumidores com renda inferior a $ 50.000 e 250 consumidores com renda de ao menos $ 50.000.
Qual é o tipo de amostragem utilizada acima ?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d Por conglomerado
· e Por conveniência
ATIV CORRIGIDA
Num estudo sobre o número de irmãos dos alunos de uma escola com 1000 alunos, foi feita uma entrevista com 60 alunos dessa escola. Qual é a população em estudo e a amostra escolhida respectivamente?
· a Irmãos dos 1000 alunos da escola e os 60 alunos entrevistados.
· b Os 1000 alunos da escola e os 60 alunos entrevistados.
· c Os 1000 alunos da escola e os irmãos dos 60 alunos entrevistados.
· d Irmãos dos 1000 alunos da escola e os irmãos dos 60 alunos entrevistados.
· e Os 60 alunos entrevistados e os 1000 alunos da escola.
Questão 2 de 5
Considere as populações abaixo:
· Pacientes de um hospital no dia 01/05/2018
· População do Rio de Janeiro
· O conjunto {3, 7, 9, 11, 13, 17}
· O conjunto dos números Pares {0, 2, 4, 6, 8, 10, ...}
· Animais de um determinado zoológico
As populações acima são classificadas como:
· a Finita, infinita, infinita, finita, finita
· b Finita, finita, finita, infinita, finita
· c Finita, infinita, finita, infinita, finita
· d Infinita, infinita, finita, infinita, finita
· e Infinita, finita, infinita, finita, finita
Questão 3 de 5
Um cabo eleitoral escreve o nome de cada senador dos EUA em cartões separados, os mistura e extrai 10 nomes.
Qual é o tipo de amostragem utilizada para a coleta de nomes acima?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d Por conglomerado
· e Por conveniência
Questão 4 de 5
Um psicólogo da Universidade de New York faz uma pesquisa sobre todos os estudantes de cada uma das 20 turmas selecionada aleatoriamente. 
Qual é o tipo de amostragem utilizada acima?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d Por conglomerado
· e Por conveniência
Questão 5 de 5
O gerente comercial da America Online testa uma nova estratégia de vendas selecionando aleatoriamente 250 consumidores com renda inferior a $ 50.000 e 250 consumidores com renda de ao menos $ 50.000.
Qual é o tipo de amostragem utilizada acima ?
· a Aleatória
· b Estratificada
· c Sistemática
· d Por conglomerado
· e Por conveniência
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
Unidade 2: 
CONCEITOS E O MÉTODO ESTATÍSTICO
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Além de conceitos como população, amostra e amostragem temos outros conceitos que são muito importantes na Estatística.
Dados
São observações documentadas ou resultados da medição.
EXEMPLO 1
Suponhamos que em um questionário aplicado a 30 pessoas, perguntemos o sexo, a idade e a altura.
Uma das pessoas responde:
As respostas obtidas (Feminino, 22 anos e 1,53 cm) são os dados coletados dessa pessoa.
De outra forma, os dados são os valores obtidos das características que estamos observando, ou seja, são resultado do que chamamos de variáveis.
No caso da variável sexo temos, feminino como dado dessa variável, 22 anos como dado da variável idade e 1,53 cm como dado da variável altura.
Censo
É uma coleção de dados relativos a todos os elementos de uma população.
Saiba mais
A palavra censo vem do latim census e quer dizer "conjunto dos dados estatísticos dos habitantes de uma cidade, província, estado, nação". O Censo é a única pesquisa que visita todos os domicílios brasileiros (cerca de 58 milhões por 8.514.876,599 km²) para conhecer a situação de vida da população em cada um dos 5.565 municípios do país.
Um trabalho gigantesco, que envolve cerca de 230 mil pessoas, bem diferente da pesquisa amostral, que, como o próprio nome indica, investiga uma amostra da população e, a partir de modelos estatísticos, chega à representação do todo. 
https://censo2010.ibge.gov.br/materiais/guia-do-censo/apresentacao.html
No Brasil, temos um instrumento de coleta de informações da educação básica chamado Censo Escolar. O Censo Escolar tem por finalidade ajudar os atores da educação a compreender a situação educacionaldo país, das unidade federativas, dos municípios e do Distrito Federal, bem como das escolas e, com isso, acompanhar a efetividade das políticas públicas.
http://portal.inep.gov.br/censo-escolar
Parâmetro
É uma medida numérica que descreve uma característica da população estudada.
Exemplo 1
Os alunos das três turmas de Pedro serão nossa população a ser estudada. Pedro calculou a média das notas dos seus alunos e chegou em 6,9.
Perceba que a média é um valor numérico e que diz respeito a população estudada (alunos das três turmas de Pedro), ou seja, descreve uma característica da população estudada.
Com isso, a média 6,9 é um parâmetro da população dos alunos das três turmas de Pedro. 
Exemplo 2
Se numa pesquisa feita na população composta por governadores dos estados Brasileiros (27 governadores), resultar que 22 deles possuem motorista particular, temos o número 22 como medida numérica descrevendo a característica “possui motorista particular”, portanto trata-se de um parâmetro. 
Uma estatística
É uma medida numérica que descreve uma característica de uma amostra.
Exemplo 1
Pegamos como amostra os alunos de Pedro da turma A. Pedro calculou a média das notas dos alunos da turma A e chegou em 7,2. 
Perceba que a média das notas dos alunos da turma A é uma medida numérica que descreve a característica “nota” dessa amostra. Assim, podemos dizer que a média das notas dos alunos da turma A de Pedro é uma estatística.
Exemplo 2
Numa pesquisa com 1000 pessoas, escolhidas ao acaso, de uma população, descobriram que 750 (75%) dessas pessoas possuem celular. Como o número 750 (75%) diz respeito a uma característica (possuir celular) da amostra coletada, então esse percentual trata-se de uma estatística.
O que diferencia a estatística de uma estatística?
Uma estatística e A estatística se diferenciam porque a primeira refere-se à uma medida numérica que descreve uma característica de uma Amostra (por exemplo, a média das notas dos alunos de uma turma é uma medida que descreve a característica “nota” dessa amostra, logo a média das notas dos alunos é Uma estatística).
Já a segunda, refere-se a todo um campo de estudos centrado na produção de metodologias para coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados, bem como na obtenção de conclusões válidas e na tomada de decisões razoáveis baseadas em tais análises. A estatística também tem como uma de suas utilidades a apresentação de dados de uma pesquisa de forma sintetizada, por meio das tabelas e dos gráficos, sendo essencial saber interpretar esses dados. 
Vamos aprender um pouco mais sobre as Variáveis! 
Variáveis
É a característica que vai ser observada, medida ou contada nos elementos da população ou da amostra e que pode variar, ou seja, cada membro da população pode assumir um valor diferente.
As variáveis se dividem da seguinte maneira:
Vamos entender essa divisão:
Variáveis Qualitativas
São características de uma população que não podem ser medidas.
Essas variáveis podem ser:
Variáveis qualitativas nominais: Quando os valores são expressos por atributos 
Exemplos
· Sexo
Numa população qualquer de pessoas, perceba que os valores que essa variável assume são Masculino ou Feminino (particular a cada pessoa). Portanto, a variável Sexo é qualitativa nominal.
· Nacionalidade 
Imagine que a população estudada seja os alunos de Pedro.
Apesar de esperarmos “Brasileiro” como valor dessa variável para todos os alunos, pode ser que tenha alunos de outras nacionalidades na sala como, por exemplo, argentino, colombiano etc.
De qualquer maneira, perceba que a variável assume valores particulares a cada aluno de Pedro, assim, dizemos que a nacionalidade é uma variável qualitativa nominal.
Da mesma forma, podemos dizer que as variáveis abaixo são qualitativas nominais:
· Curso que pretende fazer
A variável “Curso que pretende fazer” pode assumir como valores: Medicina, Matemática, Inglês, Direito etc … 
· Esporte favorito
A variável “Esporte favorito” pode assumir como valores: Basquete, Futebol, Vôlei, Natação etc …
· Estado civil 
A variável “Estado civil” pode assumir como valores: Casado, Solteiro, Divorciado, Separado e Viúvo.
Variáveis qualitativas ordinais: Quando a variável segue uma ordem.
Exemplos
· Classe social 
A classificação do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística divide as classes sociais em 5 categorias básicas, segundo a renda familiar mensal: Classe A (acima de 20 salários mínimos), Classe B (de 10 a 20 salários mínimos), Classe C (de 4 a 10 salários mínimos), Classe D (de 2 a 4 salários mínimos) e a Classe E (recebe até 2 salários mínimos). 
https://www.todamateria.com.br/classe-social/
A classe social assume uma ordem natural de A à E.
· Grau de escolaridade 
São eles: educação infantil, fundamental, médio, superior, mestrado, doutorado e pós-doutorado. 
Se quisermos chegar no pós- doutorado, antes passamos por cada grau de escolaridade anterior e na ordem estabelecida. Assim, o Grau de escolaridade é uma variável qualitativa ordinal.
Da mesma maneira, podemos dizer que as variáveis abaixo são qualitativas ordinais, pois não podem ser contadas nem medidas e além disso assumem valores que possuem uma ordenação.
· Cargos em uma empresa
A variável “Cargos em uma empresa” pode assumir valores como: Gestor de marketing, Gerente, Coordenador de vendas e outros.
· Patente militar da marinha
A variável “Patente militar da marinha” pode assumir valores como: Soldado, Sargento, Cabo e outros.
Variáveis Quantitativas
São características de uma população que assumem valores numéricos, ou seja, uma variável é dita quantitativa quando os valores da variável forem expressos em números, podendo ser:
Variáveis Discretas: Tem como elementos ou valores os resultados de uma contagem, em que só fazem sentido os valores inteiros.
Exemplos
· Quantidade de eletrodomésticos
Perceba que as respostas que esperamos dessa variável são: 0 se a pessoa não possui eletrodoméstico, 1 se a pessoa possui um eletrodoméstico e assim por diante.
Veja também que os valores são obtidos através de uma contagem, pois precisamos contar a quantidade de eletrodomésticos em nossa casa para que possamos dizer quantos são.
Assim, temos outros exemplos de variáveis quantitativas discretas:
· Quantidade de idiomas falados 
A variável “Quantidade de idiomas falados” pode assumir como valores:
1,2,3,4,5,...
· Quantidade de esportes que pratica
A variável “Quantidade de esportes que pratica” pode assumir como valores:
1,2,3,4,5,...
Variáveis Contínuas: Pode assumir qualquer valor num intervalo razoável de variação.
Exemplos
· Altura 
Se a população estudada forem os jogadores de Basquete da NBA, esperamos que os valores que essa variável assume esteja no intervalo [1,60 metro, 2,31 metros], pois o menor jogador de todos os tempos da NBA foi o Muggsy Bogues com 1,60 metro de altura e o maior foi o Gheorghe Mureşan com 2,31 metros de altura. 
Outro intervalo que você pode pensar é [1,50 metro, 2,40 metros] pois é um intervalo razoável de variação (de fato é aceitável esperar que os jogadores tenham estatura nesse intervalo).
· Peso corporal 
A variável “Peso” pode assumir como valores: 45,60 kg , 75,05 kg , 84 kg … Qualquer valor no intervalo [1,50 kg , 200 kg]
· IMC (índice de massa corporal)
A variável “IMC (índice de massa corporal)” pode assumir como valores: 
19, 22.5 , 24 ,... Qualquer valor no intervalo [16 , 40]
· Cintura
A variável “Cintura” pode assumir como valores: 85 cm, 122,50 cm , 76,94 cm,... Qualquer valor no intervalo [40 cm, 300 cm ]
Você pode se questionar, por exemplo, o motivo da variável “quantidade de eletrodoméstico”, não ser uma variável quantitativa contínua.
A explicação é muito simples:
Apesar de conseguirmos um intervalo que contém os valores que a variável assume, como por exemplo:
[0 , 200] 
Não podemos dizer que a variável “quantidade de eletrodoméstico”, assume qualquer valor no intervalo [0 , 200].
Tem como alguma pessoa ter em sua residência 22,37 ou 5,5 ou 73,999999... eletrodomésticos?
Assim, não podemos dizer que a variável “quantidadede eletrodoméstico” é uma variável quantitativa contínua.
Agora que entendemos os conceitos fundamentais da estatística (população, amostra, amostragem, censo etc.), vamos compreender o método estatístico e as fases do método estatístico descritivo.
MÉTODO ESTATÍSTICO
O método científico
Podemos entender o método científico como um conjunto de regras básicas para desenvolver uma experiência a fim de produzir um novo conhecimento, bem como corrigir e integrar conhecimentos pré-existentes. Dos métodos científicos, podemos destacar o método experimental e o estatístico. 
O MÉTODO EXPERIMENTAL
O método experimental baseia-se em manter constantes todas as causas (fatores), menos uma, e variar essa causa de modo que o pesquisador possa descobrir seus efeitos, caso existam. 
O MÉTODO ESTATÍSTICO
É utilizado quando precisamos descobrir fatos em um campo em que o método experimental não se aplica (como, por exemplo, nas Ciências Sociais), já que os vários fatores que afetam o fenômeno em estudo não podem permanecer constantes enquanto fazemos variar a causa que, naquele momento, nos interessa. 
A determinação das causas que definem o preço de uma mercadoria seria um bom exemplo: para aplicarmos o método experimental, teríamos que variar a quantidade da mercadoria para saber se tal fato iria influenciar ou não no seu preço.
Nesses casos, lançamos mão de outro método, o método estatístico. O método estatístico, diante da impossibilidade de manter as causas constantes, admite todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, quais influências cabem a cada uma delas. 
Conheça as fases do método estatístico descritivo:
Definição do problema
Nessa fase, precisamos definir e entender o problema que precisamos resolver.
Exemplo: Imagine que o professor Pedro queira descobrir o esporte preferido de seus alunos.
Logo vamos definir o problema: “ Qual o esporte preferido pelos meus alunos ? ”
Planejamento da pesquisa
No planejamento, precisamos saber quais dados precisamos obter, de que forma vamos obter esses dados e se vamos fazer o levantamento de dados de toda a população (levantamento censitário) ou de uma amostra da população.
Os dados que Pedro precisa obter: Os esportes que cada um de seus alunos preferem ou se não preferem nenhum. 
A forma como ele vai obter os dados: Questionário no papel.
O questionário será passado para cada um dos alunos de Pedro, logo trata-se de um levantamento populacional.
Faz parte também do planejamento da pesquisa, o gasto que será preciso para executá-la. No caso da pesquisa de Pedro, o gasto será com papéis e impressão dos questionários, ou seja, não deve ser cara essa pesquisa.
Coleta dos dados
A coleta de dados é o método pelo qual a informação sobre as variáveis é coletada. 
Seguindo a linha do nosso exemplo, a coleta será feita pelo próprio professor (Pedro) e os dados obtidos vão ser exatamente no local de pesquisa, através de questionários (Escola / sala de aula). 
O questionário vai conter as seguintes perguntas:
Você gosta de algum esporte?
( ) Sim , ( ) Não
Qual esporte você mais gosta ?
Assim, se a pessoa responder “não” na primeira pergunta, Pedro já entende que essa pessoa não tem preferência nenhuma de esporte. Se a pessoa responder sim, em seguida vai responder qual é sua preferida. 
Crítica dos dados
A crítica dos dados é um processo de detecção de erros por inspeção cuidadosa dos dados coletados. Em geral, é tida com a responsável por retardar a conclusão dos resultados da pesquisa. No entanto, trata-se de uma etapa fundamental para garantir a qualidade dos dados. 
No nosso exemplo, se a pessoa responder o questionário de forma inesperada, como:
Qual esporte você mais pratica?
· Resposta: Dormir.
Precisamos detectar esse erro e descartar esses dados, ou pedir que responda o questionário de forma correta.
Apuração dos dados
Consiste em resumir os dados através de uma contagem e de um agrupamento. É um trabalho de coordenação e de tabulação. 
Supondo que Pedro possui 40 alunos e que todos eles responderam corretamente a pesquisa, veja a tabela abaixo:
	
As tabelas são uma das formas que temos para resumir os dados obtidos na pesquisa e a tabela 1 nos diz o esporte que cada aluno de Pedro prefere.
De outra forma, poderíamos fazer uma tabela que agrupa os dados obtidos nos tipos de esportes, veja:
	
Devemos interpretar a tabela 2 da seguinte maneira: 12 alunos têm o futebol como esporte preferido, 5 alunos têm o vôlei como esporte preferido, 3 alunos têm a natação como esporte preferido, 8 alunos têm o basquete como esporte preferido, 8 alunos preferem outros esportes e 4 alunos não têm preferência nenhuma de esporte.
Exposição ou apresentação dos dados
A apresentação dos dados é de fundamental importância para uma pesquisa. Estes devem ser apresentados de forma adequada, por meio de tabelas e/ou gráficos que permitam sintetizar grandes quantidades de dados, tornando mais fácil a compreensão do atributo em estudo e permitindo uma futura análise.
Logo, podemos utilizar as tabelas não só para organizar mas também para apresentar nossos dados de forma resumida, veja:
	
Também podemos sintetizar os dados obtidos em gráficos. Veja o exemplo do gráfico de colunas e barras:
Gráfico 1 - Gráfico de colunas da quantidade de alunos em função do esporte preferido - 2010
Interpretamos o gráfico 1 da mesma maneira que interpretamos a tabela 2, porém o gráfico é uma maneira mais ilustrativa e chamativa de sintetizar os dados obtidos. A mesma interpretação serve para o gráfico de barras abaixo:
Gráfico 2 - Gráfico de barras da quantidade de alunos em função do esporte preferido - 2010
Não precisa se preocupar em saber construir e interpretar as tabelas e gráficos agora, pois vamos estudar cada um deles de forma mais detalhada. 
Análise dos resultados
O objetivo de uma análise estatística é tirar conclusões que ajudem o pesquisador a resolver o problema proposto. O significado exato de cada um dos valores obtidos através do cálculo das várias medidas estatísticas disponíveis deve ser bem interpretado.
As tabelas e gráficos que fizemos, já nos ajudaram a responder o problema proposto inicialmente, pois através delas já sabemos qual é o esporte favorito dos alunos. Porém há uma medida estatística por trás disso chamada “moda”:
A moda de um conjunto de dados é o valor que ocorre com maior frequência.
Perceba que a resposta para o problema do professor Pedro é exatamente a moda do conjunto de valores que ele obteve, pois a moda é o valor que mais aparece nos conjunto de dados, ou seja, é o esporte favorito dos alunos.
Com ajuda das tabelas e gráficos, conseguimos perceber que o futebol é a moda do nosso conjunto de dados, pois foi o esporte que os alunos mais responderam como favorito.
Junto a moda vamos estudar várias outras medidas estatísticas, que vão nos ajudar a fazer as análises e tirar nossas conclusões para solucionarmos nosso problema.
Essas medidas são chamadas de medidas de posição e medidas de dispersão.
· Medidas de posição:
Exemplo : Moda, média e mediana.
· Medidas de dispersão:
Exemplo: Desvio padrão e variância.
Mas até chegar nessas medidas, precisamos entender como fazer a apresentação de nossos dados, ou seja, saber montar tabelas e gráficos. 
ATIVIDADES
1-Numa pesquisa feita num bairro com 300 pessoas, chegou-se à conclusão de que 70% (210 pessoas) dessas pessoas utilizam o aplicativo uber.
Qual é a população estudada e a amostra escolhida para a pesquisa? Além disso, podemos dizer que 70% é um parâmetro ou uma estatística ? 
· a A população estudada são as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra.
· b A população estudada são as 300 pessoas do Bairro, a amostra são todas as pessoas do bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da população.
· c A população estudadasão as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a um parâmetro, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra. 
· d.A população estudada são as 300 pessoas do Bairro, a amostra são todas as pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra.
· eA população estudada são as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma parâmetro, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da população.
Questão 2 de 5
Com o objetivo de fazer um estudo sobre o número de irmãos dos alunos de uma escola, foi feita uma pesquisa em que responderam 60 alunos. 
Qual é a variável em estudo e o tipo da variável, respectivamente? 
· aA variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “qualitativa ordinal”
· bA variável é a “irmãos dos alunos ” e o tipo é “qualitativa nominal” 
· cA variável é a “irmãos dos alunos ” e o tipo é “qualitativa ordinal”
· d A variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “quantitativa contínua”
· e A variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “quantitativa discreta”
Questão 3 de 5
Em um questionário para um concurso público recolheram-se dados referentes às variáveis 
· idade
· sexo
· curso
· ano de ingresso
· peso 
· grau de escolaridade
Classifique cada uma das variáveis acima:
· a Quantitativa discreta, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· b Quantitativa contínua, qualitativa ordinal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· c Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· d Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· e Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa discreta, quantitativa contínua, qualitativa ordinal.
Questão 4 de 5
No estado de São Paulo foi feita uma pesquisa eleitoral para saber o candidato que estava a frente nas eleições presidenciais. Foi perguntado o candidato de 1500 eleitores.
Qual é a população em estudo, a amostra escolhida, a variável estudada e a classificação da variável, respectivamente?
a)População de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· b População de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa ordinal.
· c População de São Paulo, eleitores de São Paulo, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· d Eleitores de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· e Eleitores de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa ordinal.
Questão 5 de 5
Numa pesquisa feita entre todos os 500 alunos de uma escola, resultou-se que 80% utilizam transporte público.
A pesquisa foi feita numa população ou amostra? Qual é essa população ou amostra? 80% corresponde a uma estatística ou parâmetro? 
· a População, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a uma estatística, pois descreve uma característica populacional.
· b Amostra, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a uma estatística, pois descreve uma característica populacional.
· c Amostra, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica amostral.
· d População, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica populacional.
· e Amostra, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica populacional.
ATIVIDADE RESOLVIDA
1-Numa pesquisa feita num bairro com 300 pessoas, chegou-se à conclusão de que 70% (210 pessoas) dessas pessoas utilizam o aplicativo uber.
Qual é a população estudada e a amostra escolhida para a pesquisa? Além disso, podemos dizer que 70% é um parâmetro ou uma estatística ? 
· a A população estudada são as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra.
· b A população estudada são as 300 pessoas do Bairro, a amostra são todas as pessoas do bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da população.
· c A população estudada são as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a um parâmetro, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra. 
· d A população estudada são as 300 pessoas do Bairro, a amostra são todas as pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma estatística, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da amostra.
· e A população estudada são as pessoas do Bairro, a amostra são as 300 pessoas entrevistadas no bairro e 70% corresponde a uma parâmetro, pois trata-se de um valor numérico que corresponde a uma característica da população.
Questão 2 de 5
Com o objetivo de fazer um estudo sobre o número de irmãos dos alunos de uma escola, foi feita uma pesquisa em que responderam 60 alunos. 
Qual é a variável em estudo e o tipo da variável, respectivamente? 
· a A variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “qualitativa ordinal”
· b A variável é a “irmãos dos alunos ” e o tipo é “qualitativa nominal” 
· c A variável é a “irmãos dos alunos ” e o tipo é “qualitativa ordinal”
· d A variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “quantitativa contínua”
· e A variável é a “número de irmãos ” e o tipo é “quantitativa discreta”
Questão 3 de 5
Em um questionário para um concurso público recolheram-se dados referentes às variáveis 
· idade
· sexo
· curso
· ano de ingresso
· peso 
· grau de escolaridade
Classifique cada uma das variáveis acima:
· a Quantitativa discreta, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· bQuantitativa contínua, qualitativa ordinal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· c Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· d Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa contínua, quantitativa discreta, qualitativa ordinal.
· e Quantitativa contínua, qualitativa nominal, qualitativa nominal, quantitativa discreta, quantitativa contínua, qualitativa ordinal.
Questão 4 de 5
No estado de São Paulo foi feita uma pesquisa eleitoral para saber o candidato que estava a frente nas eleições presidenciais. Foi perguntado o candidato de 1500 eleitores.
Qual é a população em estudo, a amostra escolhida, a variável estudada e a classificação da variável, respectivamente?
· a População de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· b População de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa ordinal.
· c População de São Paulo, eleitores de São Paulo, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· d Eleitores de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa nominal.
· e Eleitores de São Paulo, 1500 eleitores, candidato dos eleitores de São Paulo, qualitativa ordinal.
Questão 5 de 5
Numa pesquisa feita entre todos os 500 alunos de uma escola, resultou-se que 80% utilizam transporte público.
A pesquisa foi feita numa população ou amostra? Qual é essa população ou amostra? 80% corresponde a uma estatística ou parâmetro? 
· a População, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a uma estatística, pois descreve uma característica populacional.
· b Amostra,a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a uma estatística, pois descreve uma característica populacional.
· c Amostra, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica amostral.
· d População, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica populacional.
· e Amostra, a população são os 500 alunos da escola e 80% corresponde a um parâmetro, pois descreve uma característica populacional.
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TABELAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS 
Um dos objetivos da estatística é sintetizar os valores que uma ou mais variáveis podem assumir para que possamos ter uma visão global de uma variação. Para isso, a Estatística apresenta esses valores em forma de tabelas e gráficos, que irão nos fornecer rápidas e seguras informações a respeito das variáveis em estudo.
TABELAS
Além de sintetizar e organizar dados, as tabelas nos auxiliam na observação de relações entre as variáveis. 
Veja a tabela abaixo:
	
Destacamos algumas linhas da tabela, para que possamos fazer uma pequena análise de algumas das variáveis da tabela.
Vamos analisar as variáveis IMC
e cintura da seguinte maneira:
Observe que o indivíduo com maior IMC = 31,9 também tem maior comprimento de cintura igual a 105,5 cm.
O indivíduo com o segundo maior IMC = 31,4 também possui o segundo maior comprimento de cintura igual a 103,3 cm.
O indivíduo com menor IMC = 21,5 possui o segundo menor comprimento de cintura igual a 78,8 cm.
Perceba que quanto maior o IMC, maior tende a ser o comprimento de cintura dos indivíduos e de forma análoga, quanto menor o IMC, menor tende a ser o comprimento de cintura dos indivíduos. Assim, parece haver uma relação de dependência entre as variáveis IMC e cintura.
Por outro lado, temos certeza sobre uma relação de dependência entre IMC, altura e peso, pois o IMC é diretamente proporcional ao peso e inversamente proporcional ao quadrado da altura.
IMC = peso/(altura)^2
Desse modo, se pegarmos indivíduos de alturas semelhantes como 168,9 cm = 1,689 m e 170,7 cm = 1,707 m, mas com pesos discrepantes 61,2 kg e 91,4 kg respectivamente, teremos uma grande variação no IMC, veja:
IMC (1°) = 61,2kg(1,686 m)2
= 21,5 kg/m2 aproximadamente.
IMC (2°) = 91,4kg(1,070 m)2
= 31,4 kg/m2 aproximadamente.
Observe que a altura dos dois indivíduos são praticamente a mesma, porém como o peso do segundo é muito maior e o IMC é diretamente proporcional ao peso, temos que o IMC (2°) é muito maior que o IMC (1°).
Mais alguns exemplos de tabelas:
	
Já na tabela 4, percebemos que independente do ano (1°,2° ou 3°), grande parte dos alunos gostam da matéria de Português.
Em termos percentuais, aproximadamente 89% (183(206)
= 89% aproximadamente) dos alunos do ensino médio gostam de Português, aproximadamente 34% ( 70(206) = 34% aproximadamente) dos alunos do ensino médio gostam de Matemática e aproximadamente 3% dos alunos do ensino médio não gostam de Português e Matemática ( 6(206)
= 3% aproximadamente).
	
Observando a tabela 5, notamos que ela dispõe o faturamento de cada produto (Arroz, Feijão, Óleo, Farinha) de uma empresa A, em cada mês do segundo semestre
Assim, conseguimos concluir, por exemplo, que o faturamento de arroz em setembro (R$ 1054,35 reais) foi inferior aos demais meses.
Conseguimos perceber que em setembro a empresa A teve o menor faturamento do semestre com a venda de seus produtos (R$ 3592,53 reais).
Veremos agora, com quais elementos uma tabela precisa ser composta:
· Título: Indica o que foi estudado, quando foi estudado e onde foi estudado.
· Cabeçalho: Parte da tabela na qual é designada a natureza do conteúdo de cada coluna. 
· Corpo: Parte da tabela composta por linhas e colunas. 
· Linhas: Parte do corpo que contém uma sequência horizontal de informações 
· Colunas: Parte do corpo que contém uma sequência vertical de informações. 
· Coluna Indicadora: evidencia a natureza, conteúdo de cada linha. 
· Casa ou célula: Parte da tabela formada pelo cruzamento de uma linha com uma coluna. 
· Rodapé: Espaço aproveitado em seguida ao fecho da tabela, em que são colocadas as notas de natureza informativa (fonte, notas e chamadas). 
· Fonte: Refere-se à entidade que organizou ou forneceu os dados expostos. 
As tabelas 1, 2 e 3 foram construídas de forma hipotética (para servir de exemplo) - assim como, um dia, você talvez precise construir uma -, nesse caso, nenhuma delas possui fonte no rodapé.
	
Veremos agora, com quais elementos uma tabela precisa ser composta:
· Título: Indica o que foi estudado, quando foi estudado e onde foi estudado.
· Cabeçalho: Parte da tabela na qual é designada a natureza do conteúdo de cada coluna. 
· Corpo: Parte da tabela composta por linhas e colunas. 
· Linhas: Parte do corpo que contém uma sequência horizontal de informações 
· Colunas: Parte do corpo que contém uma sequência vertical de informações. 
· Coluna Indicadora: evidencia a natureza, conteúdo de cada linha. 
· Casa ou célula: Parte da tabela formada pelo cruzamento de uma linha com uma coluna. 
· Rodapé: Espaço aproveitado em seguida ao fecho da tabela, em que são colocadas as notas de natureza informativa (fonte, notas e chamadas). 
· Fonte: Refere-se à entidade que organizou ou forneceu os dados expostos. 
As tabelas 1, 2 e 3 foram construídas de forma hipotética (para servir de exemplo) - assim como, um dia, você talvez precise construir uma -, nesse caso, nenhuma delas possui fonte no rodapé.
O modelo de tabela segue abaixo:
Exemplo
	
SÉRIES ESTATÍSTICAS
São todas as tabelas que apresentam a distribuição de um conjunto de dados estatísticos em função da época, do local e da espécie, além de determinar o surgimento de quatro tipos fundamentais de séries estatísticas:
Série temporal ou cronológica:
É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com o tempo.
Veja os exemplos abaixo:
	
	
Série geográfica ou territorial:
É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com o local.
	
	
Série específica ou qualitativa:
É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com a espécie ou qualidade.
	
	
Série mista ou composta:
É a série cujos dados estão dispostos em correspondência com a espécie ou qualidade, ou seja, varia o fato e permanecem constantes a época e o local.